Plan recognition as planning

Abstract

Plan recognition is the problem of inferring the goals and plans of an agent after partiallyobserving its behavior. This is the inverse of planning, the problem of findingthe actions that need to be done in order to achieve a goal. In this thesis we showhow the problem of plan recognition can be solved using unmodified, state-of-the-artplanning algorithms and representation languages. Along with a solid computationalframework for deriving posterior goal probabilities, we introduce a novel and crispmodel-based formulation of plan recognition whose exibility surpasses that of previousapproaches.

Plan recognition és un problema computacional que consisteix en identificar el propòsitd'un agent intel.ligent, havent observat parcialment el seu comportament. Aquest ésel problema invers al problema de la planificació automàtica, que consisteix en trobarles accions que són necessàries dur a terme per tal d'aconseguir un cert objectiu.En aquesta tesi mostrem com el problema de plan recognition és pot resoldre mitjançant els mateixos algorismes i llenguatges de representació utilitzats per resoldrela planificació automàtica. La nostra proposta no només conté una serie d'algoritmeseficients i robustos, sino que ve suportada per un marc teòric formal, que ofereixenen conjunt una flexibilitat de la qual no disposen propostes prèvies per resoldre planrecognition.